带宽曲线 功能介绍 带宽曲线 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domains 否 String 不传时代表全部 域名 value_type

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如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常： Loss曲线上升：Loss上升的原因可能是由于数据质量差，或者学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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科学计算大模型的学习率调优策略如下： 学习率太小时，损失曲线几乎是一条水平线，下降非常缓慢，此时可以增大学习率，使用学习率预热（Warm-up）的方法，在训练初期逐步增加学习率，避免初始阶段学习率过小。 学习率太大时，损失曲线剧烈震荡，甚至出现梯度爆炸的问题，可以使用学习率衰减（De

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止潜在成本超支。 创建成本监控，华为云成本中心的成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的异常记录提醒，进而快速做出反应，维持预期的成本支出。

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RtmpBrokens object RTMP曲线数据 streaming_error_brokens StreamingErrorBrokens object 流媒体错误曲线数据 tps_brokens TpsBrokens object tps、响应时间曲线数据 vusers_brokens

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表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“出租率与客户发展趋势”、“系统客户价值迁移”曲线图。 显示曲线图：使“出租率与客户发展趋势”或“系统客户价值迁移”后面的按钮为状态。 隐藏曲线图：使“

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基于趋势的预测之后，您还可

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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务中，低成本试错。 产品架构 Fabric提供高性能、高可靠、低时延、低成本的海量存储系统，与华为云的大数据服务组合使用，可大幅度降低成本，帮助企业简单快捷地管理大数据。 分布式Ray Fabric支持分布式计算框架RAY，来帮助客户解决规模日益增大的数据处理和机器学习/深度学习

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自建消息通知服务成本高，接口使用复杂，学习曲线高，融于业务时间周期长。 稳定可靠 消息在多数据中心冗余，Topic支持透明迁移。消息推送失败，可以设置消息推送到SMN进行持久化。服务单节点故障，请求会自动迁移到可用节点。 关键业务使用对消息通知服务的稳定性和可靠性要求很高，需要解决消息不丢问题，并能提供多种措施保障业务的连续性。

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异常成本检测规则 当前支持对按需和包年包月实付成本进行分别监控： 按需异常成本检测规则：通过人工智能算法实现，基于机器学习智能识别费用波动异常。当天实际成本大于当天预测成本的最高值，且差额大于1元，则认为异常。按需影响成本百分比=（实际成本-预测成本最高值）/预测成本最高值。 示

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以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过 自然语言处理 和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测

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己的开发人员，减少学习成本和时间。 迁移支持 数据迁移与适配 第三方或者用户自建ES集群向 CSS 迁移，数据迁移与适配支持。 帮助客户在缺少 云搜索 开发经验的情况下，高效地完成业务与云搜索的数据对接。同时在迁移过程中培养客户自己的开发人员，减少学习成本和时间。 服务流程 N： 提交申请时间

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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关联账号创建一个监控器。 成本标签：该类型监控器会监视指定成本标签键值对的支出，如果您采用成本标签来归集成本，推荐您使用该监控器。每个成本标签的标签值只能创建一个监控器。 成本分组：此类型监控器会监视指定成本分组规则的支出，如果您采用成本分组来归集成本，推荐您使用该监控器。 企业

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处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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月度报告 可选择查询月份，显示月度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费、节能率以及每日电量详情。单击工况日类型，可隐藏对应工况日类型；鼠标停留柱形图上，可显示每日具体消耗电量。 图1 月度报告 年度报告 可选择查询年份，显示年度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费以及每月电量详情。单

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